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Enregistrement W4406455868 · doi:10.1016/j.orggeochem.2025.104934

Long chain n-alkanes in lake sediment track differences in adjacent land vegetation.

2025· article· en· W4406455868 sur OpenAlexafffundabout
Bowen Xiao, Dënë Cheecham-Uhrich, David C. Eickmeyer, Linda E. Kimpe, Vilmantas Préskienis, E. Henriikka Kivilä, Meiling Man, Myrna J. Simpson, Irena F. Creed, Milla Rautio, Jules M. Blais

Notice bibliographique

RevueOrganic Geochemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité du Québec à ChicoutimiThe Scarborough HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSedimentGeologyCover (algebra)Land coverEnvironmental scienceLigninPhenolsPhysical geographyHydrology (agriculture)Environmental chemistryGeomorphologyLand useEcologyChemistryGeographyGeotechnical engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• We measured sediment biomarkers from 19 lakes spanning 4 ecoregions in Canada. • We correlated n -alkanes in sediment to land cover type (herbaceous/woody plants). • Chlorophyll- a in lake water was not correlated with n -alkane composition. • C/N ratio & δ 13 C in sediment did not differ among ecoregions or land cover types. We conducted an analysis of n -alkanes, lignin-derived phenols, and other sediment markers from 19 lakes across four ecoregions in Saskatchewan, Canada, spanning from Prairie Grassland to Boreal Upland. Our goal was to establish whether these biomarkers relate to different ecoregions and land cover types (herbaceous plants vs trees) in the catchments of these lakes. Our findings revealed a significant inverse correlation between the proportion of herbaceous plants to trees in a lake’s catchment and the proportion of aquatic n -alkanes P aq (C 23 + C 25 )/(C 23 + C 25 + C 29 + C 31 ) indicating that aquatic plants contributed proportionally more to sedimentary n -alkanes when the catchments were mostly in Boreal forest. We also observed significant positive correlations between the proportion of herbaceous plants to trees in a lake’s catchment and the n -alkane composition ratios C 31 /(C 27 + C 31 ) and C 31 /(C 27 + C 29 + C 31 ), reflecting higher relative inputs of C 31 from herbaceous vegetation. These findings suggest that these ratios could potentially be utilized to infer historical land cover composition based on dated sediment records. Moreover, variations in the C 31 /(C 27 + C 31 ) alkane ratio were observed among ecoregions, particularly between Prairie Grassland and the forest-dominated areas. We found no correlations between chlorophyll- a concentrations in lake water and the above-mentioned n -alkane ratios in sediment, suggesting that these ratios primarily reflect land cover composition rather than autochthonous production in the lakes. Additionally, the C/N ratio and δ 13 C were not effective in distinguishing ecoregions or land cover composition, likely due to influences from algal production and perhaps agricultural activities in surrounding farmland. In contrast, lignin-derived phenols in sediments showed relatively little association with their respective ecoregions and appeared to be influenced by decomposition as evidenced by high ratios of carboxylic acids relative to aldehydes (Ad/Al). Overall, our research highlights the potential of n -alkanes as biomarkers for tracking distinct land cover types due to their strong associations with the proportion of grasses and trees.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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